参考原文：http://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/53230138 一、网站应用背景 开发一个网站的应用程序，当用户规模比较小的时候，使用简单的：一台应用服务器+一台数据库服务器+一台文件服务器，这样的话完全可以解决一部分问题 ...

不论是Redhat还是CentOS系统，除去从CDN缓存或者数据库优化、动静分离等方面来说，在架构层面上，实 现海量数据高并发实时同步访问概括起来大概可以从以下几个方面去入手，当然NFS的存储也可以是分布式文 件系统，这里只是针对中小企业来说的。 1、inotify（sersync ...

第1章 引言 随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互 联网应用，每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题。通过数据切分来提高网站性能，横向扩展数据层已 经成为架构研发人员首选的方式。水平 ...

1. 缓存和页面静态化　　数据 量大 这个 问题 最 直接 的 解决 方案 就是 使用 缓存， 缓存 就是 将从 数据库 中 获取 的 结果 暂时 保存 起来， 在下 次 使用 的 时候 无需 重新 到 数据库 中 获取， 这样 可以 大大 降低 数据库 的 压力。 　　缓存的使用方式 ...

在实际的工作环境下，许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题，它的主要难点有以下几个方面：一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至 过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行 ...

1) 分布式DB水平切分中用到的主要关键技术：分库，分表，M-S,集群，负载均衡 2) 需求分析：一个大型互联网应用每天几十亿的PV对DB造成了相当高的负载，对系统的稳定性的扩展性带来极大挑战。 3) 现有解决方式：通过数据切分提高网站性能，横向扩展数据层 水平切分DB，有效 ...

一、大型互联网系统数据的存储处理 解释：主库集群并不能解决并发写的压力 ​ 因为是一个集群，集群上的每一个节点上面存的数据是要保证是一样的。在任何一台节点上去插入一条数据，最终这些数据都要同步到集群的各个节点上面去的，也就是说个个节点上面的也会进行一次写操作，所以并没有起到缓解 ...

先贴在这待整理。 一、数据量太大获取缓慢怎么办？ 貌似这个问题在所有开发的应用系统中都会碰到这个问题，随着时间的推移，由于需求的不断演变，项目的数据量日渐增多，功能上的效率问题也会逐步显露出来，例如统计报表、查询下载、地图渲染等功能模块，当这些功能涉及到几十张表甚至上百张表时，不难想象一次性 ...